AI 在不同领域的应用推动了相应处理器芯片的发展。例如：

(1) 智能手机的照片品质、人脸或语音识别以及自然语言处理；

(2) 数据中心的 GPU；

(3) 智能音箱、智能家居和可穿戴设备的自然语言处理；

(4) 个人电脑和平板电脑在视讯会议中的背景效果、图像和音频噪声抑制；

(5) 工业物联网中的机器视觉功能；

(6) 先进驾驶辅助系统（ADAS）和汽车安全透过 AI 的支持等。

OMDIA 的研究显示，AI 处理器的市场规模在 2022 年为 1,220 亿美元；预计到 2026 年将达到 2,060 亿美元，年复合增长率保持在 10%。

全球半导体行业的翘楚 Intel，正在面临新的成长压力。

WSJ 对比了 Intel、AMD、TSMC（台积电）和Nvida 四家公司自 2020 年以来的股价变化。

对比 Intel 止步不前，而另外三家都取得了很大的增长。

半导体设计、生产、代工等，曾经被认为是一个 “非常成熟” 的赛道，现在也变得充满变化。

#用发展的眼光更新传统赛道

一般来说，对比通用算力环境，使用专用网络硬件在执行特定功能时能耗效率会更高。

但这也面临一个问题，企业自有的专用网络设备并不是 “任何时候都是满负荷” 的。此类设别如果是满负荷运转，自然单位处理效率是最高。

Analysys Mason 咨询公司的研究显示，针对 “网络防火墙、WAF、DDoS 防攻击、负载均衡、WAN 优化、SD-WAN” 等网络软硬件设备，如果迁移到云端，有望将碳排放量减少 78-96%。